concurrent decorateTask方法
时间: 2023-08-04 11:05:59 浏览: 39
"concurrent decorateTask" 可能是指在并发编程中使用装饰器(Decorators)来处理任务(Tasks)的方法。
在Python中,可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor来实现并发处理任务。同时,我们可以定义一个装饰器函数,使得任务在被处理前或者被处理后执行一些自定义的操作,例如记录日志,计算任务执行时间等等。
以下是一个示例代码,展示了如何使用ThreadPoolExecutor和装饰器来并发处理任务并记录任务执行时间:
```python
import time
import concurrent.futures
def time_it(func):
"""记录函数执行时间的装饰器"""
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute.")
return result
return wrapper
@time_it
def task(n):
"""模拟一个耗时任务"""
time.sleep(1)
return n ** 2
if __name__ == "__main__":
# 使用ThreadPoolExecutor并发处理任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# 定义10个任务
tasks = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]
# 等待任务完成并获取结果
results = [task.result() for task in concurrent.futures.as_completed(tasks)]
```
在上述代码中,我们定义了一个装饰器函数time_it,用于记录任务执行时间。然后,我们定义了一个模拟的耗时任务task,并使用ThreadPoolExecutor并发处理10个任务。在提交任务时,我们使用装饰器函数time_it对任务进行了装饰。当任务执行完成时,装饰器函数会自动记录任务执行时间并打印出来。
希望这个回答对你有所帮助。